.jpg)
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بأفعال لاعبي الكرة الطائرة داخل اللعبة بدقة تزيد عن 80٪.
يمكن أن تتنبأ الخوارزميات الجديدة بأفعال لاعبي الكرة الطائرة في اللعبة بدقة تزيد عن 80٪. الآن يتعاون مختبر كورنيل للأنظمة والتحكم الذكية ، الذي طور الخوارزميات ، مع فريق لعبة الهوكي الأحمر الكبير لتوسيع تطبيقات المشروع البحثي .
يمثل فريق هوكي الجليد للرجال من Big Red ، ممثلًا لجامعة كورنيل ، برنامج هوكي الجليد بالكلية التابع للجمعية الوطنية لألعاب القوى من القسم الأول . تتنافس كورنيل بيج ريد في مؤتمر هوكي ECAC وتلعب مبارياتها على أرضها في Lynah Rink في إيثاكا ، نيويورك .
تعتبر الخوارزميات فريدة من نوعها من حيث أنها تتخذ نهجًا شاملاً لتوقع الإجراء ، وتجمع البيانات المرئية - على سبيل المثال ، مكان وجود رياضي في الملعب - مع المعلومات الأكثر ضمنيًا ، مثل الدور المحدد للرياضي في الفريق .
قالت سيلفيا فيراري ، التي قادت البحث: "الرؤية الحاسوبية يمكنها تفسير المعلومات المرئية مثل لون القميص وموقف اللاعب أو وضعية جسمه". وهي أستاذة جون برانكاتشيو في الهندسة الميكانيكية والفضائية. "ما زلنا نستخدم هذه المعلومات في الوقت الفعلي ، لكننا ندمج المتغيرات المخفية مثل إستراتيجية الفريق وأدوار اللاعب ، الأشياء التي يمكننا كبشر استنتاجها لأننا خبراء في هذا السياق المحدد ."
قام طلاب الفيراري والدكتوراه Junyi Dong و Qingze Huo بتدريب الخوارزميات لاستنتاج المتغيرات الخفية من خلال مشاهدة الألعاب - بنفس الطريقة التي يكتسب بها البشر معرفتهم الرياضية. استخدمت الخوارزميات التعلم الآلي لاستخراج البيانات من مقاطع الفيديو الخاصة بألعاب الكرة الطائرة ثم استخدمت تلك البيانات للمساعدة في عمل تنبؤات عند عرض مجموعة جديدة من الألعاب .
يمكن للخوارزميات التي تم تطويرها في مختبر كورنيل للأنظمة الذكية وعناصر التحكم أن تتنبأ بالإجراءات التي يقوم بها لاعبو الكرة الطائرة داخل اللعبة بدقة تزيد عن 80٪ ، ويتعاون المعمل الآن مع فريق لعبة الهوكي الأحمر الكبير لتوسيع تطبيقات المشروع البحثي .
نُشرت النتائج في مجلة ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology في 22 سبتمبر ، وأظهرت أن الخوارزميات يمكنها استنتاج أدوار اللاعبين - على سبيل المثال ، تمييز ممر الدفاع عن المانع - بمتوسط دقة تقارب 85٪ ، و يمكنها التنبؤ بإجراءات متعددة على تسلسل يصل إلى 44 إطارًا بمتوسط دقة يزيد عن 80٪. تضمنت الإجراءات الضرب ، التثبيت ، الحجب ، الجري ، الحفر ، القرفصاء ، الوقوف ، السقوط ، والقفز.
التعلم الآلي هو أسلوب لاستخدام أجهزة الكمبيوتر لاكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات الضخمة ثم عمل تنبؤات بناءً على ما يتعلمه الكمبيوتر من تلك الأنماط . هذا يجعل التعلم الآلي نوعًا محددًا وضيقًا من الذكاء الاصطناعي .
يتصور فيراري أن الفرق تستخدم الخوارزميات للاستعداد بشكل أفضل للمنافسة من خلال تدريبهم على لقطات اللعبة الحالية للخصم واستخدام قدراتهم التنبؤية لممارسة العاب معينة وسيناريوهات لعبة.
قدمت فيراري طلبًا للحصول على براءة اختراع وتعمل حاليًا مع فريق الهوكي للرجل الأحمر الكبير لتطوير البرنامج . باستخدام لقطات اللعبة التي قدمها الفريق ، تقوم فيراري وطلابها الخريجون بقيادة فرانك كيم بتصميم خوارزميات تحدد بشكل مستقل اللاعبين والإجراءات وسيناريوهات اللعبة . يتمثل أحد أهداف المشروع في المساعدة في وضع تعليق توضيحي على فيلم اللعبة ، وهي مهمة شاقة عندما يقوم بها أعضاء الفريق يدويًا .
قال بن راسل ، مدير عمليات الهوكي لفريق رجال كورنيل : "يركز برنامجنا بشكل كبير على تحليل الفيديو وتكنولوجيا البيانات". "نحن نبحث باستمرار عن طرق للتطور كجهاز تدريب من أجل خدمة لاعبينا بشكل أفضل . لقد تأثرت كثيرًا بالبحث الذي أجرته الأستاذة فيراري وطلابها حتى الآن . أعتقد أن هذا المشروع لديه القدرة على التأثير بشكل كبير على الطريقة التي تدرس بها الفرق وتستعد للمنافسة ".
.jpg)
تعمل طالبة الدكتوراه جوني دونغ مع زملائها وزملائها طلاب الدكتوراه في مختبرهم في Upson Hall.
إلى جانب الرياضة ، فإن القدرة على توقع الأفعال البشرية تحمل إمكانات كبيرة لمستقبل التفاعل بين الإنسان والآلة ، وفقًا لفيراري . وقالت إن البرامج المحسّنة يمكن أن تساعد المركبات الذاتية على اتخاذ قرارات أفضل ، وتقريب الروبوتات والبشر من بعضهم البعض في المستودعات ، ويمكن أن تجعل ألعاب الفيديو أكثر متعة من خلال تعزيز الذكاء الاصطناعي للكمبيوتر .
قالت فيراري ، وهى أيضًا عميد مشارك لأبحاث الهندسة عبر الحرم الجامعي : "لا يمكن التنبؤ بالبشر مثل خوارزميات التعلم الآلي التي تجعلهم في الوقت الحالي من القرائن السياقية ،فإذا راقبت مجموعة من الأشخاص ، يمكنك فعل الكثير بشكل أفضل بواسطة التنبؤ بما سيفعلونه ".
المصدر